오늘날 AI 언어 대형 모델은 미래 개발의 핵심이 되었습니다. 국내외 기술기업들이 대형 전용모델을 독자적으로 개발하기 시작했다.
대규모 언어 모델이란 무엇입니까? 텍스트 요약, 번역, 생성 등 다양한 기능을 갖춘 자율 학습 알고리즘으로 사람의 통제 없이 독립적으로 카피라이팅 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 기존 알고리즘 모델과 비교하여 대규모 언어 모델은 학습을 통해 체계적인 지식을 습득하고 이를 다양한 작업 작업에 적용하여 이점을 극대화하는 경향이 있습니다.
다양한 산업에 대규모 언어 모델을 적용하는 방법은 무엇입니까? 대답은 도메인의 대규모 모델을 구축하는 것입니다. 도메인 대형 모델은 엔터프라이즈 애플리케이션에서 도메인 데이터 주석 및 모델 미세 조정을 지원할 수 있는 대규모 언어 모델을 의미합니다. 현재 시장에서 공통적으로 사용되는 운영 모델은 대기업을 기반으로 한 대규모 모델 프레임워크입니다. 다양한 수직 분야의 기업은 자신의 요구에 맞게 모델을 자유롭게 선택하고 조정할 수 있습니다. 이를 바탕으로 기업이 자체 대형 모델을 교육하는 단계를 요약할 수 있습니다.
1. 적합한 기본 대형 모델을 선택하십시오
기업은 비즈니스 운영에 따라 정확성, 해석성, 안정성, 비용 등 체계적인 지표 시스템을 구축해야 합니다. 지표를 정량화한 후 각 모델의 특성을 분석하고 비교합니다.
BenTsao 프로젝트를 예로 들어 보겠습니다. 프로젝트가 처음 시작되었을 때 개발자는 권위 있는 의학 지식 지도를 만들고 관련 의학 문헌을 수집해야 했습니다. 그리고 ChatGPT API를 활용하여 미세 조정된 데이터세트를 구축하세요. 의학 지식 질문 및 답변의 효과를 달성하기 위해 지침을 미세 조정하십시오. 물론 기업이 모델을 선택할 때 모델 자체의 기본 기능과 프로그래밍 기능도 고려해야 하며, 모델 자체의 기본 기능은 정밀하게 변조되지 않고 충분히 강력해야 합니다. 기업이 개발할 때 모델의 기본 기능을 기반으로 개발하는 경우가 많기 때문입니다. 현재 더 나은 모델에는 Code LLaMA(34B) 및 Starcoder(15B)가 포함됩니다.
2. 데이터 정리 및 라벨링
이는 최종 작업과 관련된 핵심 링크입니다. 데이터 정리는 모델 프리젠테이션의 효과에 영향을 미칩니다. 데이터 정리는 다음 주요 단계에 따라 순서대로 수행됩니다.
- 기본 정리: 중복된 기록 정보를 제거하고, 낮은 수준의 오류를 수정하고, 쉽게 볼 수 있도록 통일된 데이터 형식을 보장합니다.
- 구조화된 정리: 통일된 형식을 기반으로 데이터를 변환 및 생성하고 모델 성능을 선택하고 향상시킬 수 있습니다.
- 콘텐츠 정리: 데이터의 의미론적 식별, 병합, 이상치 처리를 수행할 수 있습니다.
- 고급 정리 : 기술적 수단을 통해 데이터 합성이 가능하며, 텍스트 정보 외에 이미지, 음료 등 복잡한 데이터 정보도 처리할 수 있으며, 사용자의 개인정보를 보호할 수 있습니다. 이 프로그램은 특정 응용 프로그램으로 제한됩니다.
- 감사 및 검증: 업계 전문가를 고용하여 감사를 수행하여 데이터 정리 품질이 표준에 부합하는지 확인합니다. 이 프로세스에는 많은 검사 표준 및 제어 프로세스가 포함됩니다.
데이터 주석은 모델 설계 초기 단계에서 데이터 수집 및 학습 방향을 직접 결정하는 핵심입니다. 데이터 주석은 9단계로 나눌 수 있습니다. 작업 및 주석 요구 사항 결정 - 원본 데이터 정보 수집 - 데이터 정리 및 전처리 - 해당 계획 설계 - 데이터 주석 수행 - 품질 및 정확성 제어 - 데이터 확장 및 강화 - 확립 해당 교육 계획, 결과 확인 및 테스트 - 지속적인 감독 및 업데이트 작업 방법을 유지합니다.
그 중 원본 데이터 수집 시 학술 연구기관이나 기업에서 제공하는 공개 정보를 수집하여 모델 훈련 및 평가의 현장 적용을 촉진할 수 있습니다. 이 과정에서 데이터의 법적 준수에 주의를 기울여야 합니다. 경우에 따라 개체 주석, 감정 주석 및 문법 주석도 수행될 수 있습니다.
3. 훈련 및 미세 조정
훈련은 자연어 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 모델을 개발하기 위해 대규모 모델에 대한 딥 러닝 과정입니다. 이 기간 동안 기업은 대규모 텍스트 데이터를 처리 및 수집하고 고유한 법칙, 의미, 텍스트의 맥락과 맥락 사이의 내부 관계를 배워야 합니다. 현재 국내 시장의 주요 훈련 경로는 Google이 주도하는 TPU + XLA + TensorFlow와 NVIDIA, Meta, Microsoft 및 기타 주요 제조업체가 제어하는 GPU + PyTorch + Megatron-LM + DeepSpeed입니다.
Fine-tuning은 특정 작업의 주석이 달린 데이터를 기반으로 학습할 모델을 제어하는 것입니다. 이 단계의 주요 목적은 모델 광석 가격이 변하지 않도록 출력 레이어를 수정하고 적절한 매개 변수를 조정하는 것입니다. 특정 작업에 적응할 수 있습니다.
최종 평가 및 반복, 배포 및 모니터링은 모델 개발 후 판매 후 업그레이드와 실시간 모니터링에 중점을 둡니다. 이 두 링크에서 개발자는 현장 표준에 따라 모델의 성능을 평가해야 하며 전문가를 고용하여 평가 제안을 제공할 수 있으며 개발자는 평가를 기반으로 개선 및 반복 업데이트를 수행합니다.
모델이 정상적으로 실행된 후 개발자는 모델의 일일 작업을 모니터링하고 배포해야 합니다.
훈련 과정 전반에 걸쳐 API는 큰 역할을 합니다. 개발자가 효율적이고 비용 효율적으로 데이터를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 개인 데이터가 대규모 모델에 안전하게 액세스될 수 있도록 하면서 모델 데이터를 동적으로 업데이트할 수도 있습니다.
- HBase : [HBase] 서비스는 오픈소스 분산 컬럼 데이터베이스 시스템인 Apache HBase의 핵심 기술을 기반으로 하는 고성능, 확장성이 뛰어난 빅데이터 저장 및 검색 솔루션으로, 빅데이터 분석, 실시간 Enterprise 제공을 위해 설계되었습니다. 데이터 처리, 사물 인터넷(IoT), 로그 관리, 금융 위험 제어 등 다양한 비즈니스 시나리오의 애플리케이션은 효율적이고 안정적인 데이터 관리 기능을 제공합니다.
- 로그 서비스 : CLS(클라우드 로그 서비스)는 Tencent Cloud가 제공하는 원스톱 로그 서비스 플랫폼으로, 로그 수집, 로그 저장, 로그 검색, 차트 분석, 모니터링 알람, 로그 전달 및 기타 서비스를 제공하여 사용자를 지원합니다. 로그를 활용하여 업무 운영 및 유지 관리, 서비스 모니터링 등 다양한 기능을 해결합니다. 또한 Tencent Cloud CLS는 가용성이 높은 분산 아키텍처 설계를 채택하고 로그 데이터의 다중 중복 백업 저장을 수행하여 단일 노드 서비스 다운타임으로 인해 데이터를 사용할 수 없는 것을 방지하고 최대 99.9%의 서비스 가용성을 제공하며 안정적이고 신뢰할 수 있는 서비스를 제공합니다. 로그 데이터를 위한 서비스입니다.
- Cloud Monitor : Cloud Monitor는 클라우드 제품 리소스 및 사용자 정의 보고 리소스에 대한 표시기 임계값 경보 설정을 지원합니다. 3차원 클라우드 제품 데이터 모니터링, 지능형 데이터 분석, 실시간 이상 경보 및 시각적 데이터 표시를 제공합니다. 모든 지표 데이터를 포괄하는 2차 수준 수집을 통해 가장 세부적인 지표 변경을 경험하고 세련된 클라우드 제품 모니터링 경험을 제공할 수 있습니다. 클라우드 모니터링은 2차 모니터링 데이터의 24시간 무료 저장을 제공하고 온라인 보기 및 데이터 다운로드를 지원합니다.